Pentest LLM : auditer les fonctions IA de votre SaaS

Un pentest LLM porte sur les fonctions de votre application qui utilisent un modèle de langage : chatbot, recherche documentaire ou agent qui appelle des outils. Pour un SaaS vendu à un grand compte, le périmètre doit relier les entrées utilisateur aux documents consultés, aux actions possibles et aux droits appliqués par l'application.

Pentest LLM : auditer le produit qui entoure le modèle

L'OWASP GenAI Security Project présente, dans son annonce sur les applications agentiques, le détournement du comportement de l'agent, le mauvais usage des outils et l'abus d'identité ou de privilèges. Les scénarios proposés ci-dessous sont des exemples de cadrage à adapter à votre produit. Pour votre consultation, demandez des scénarios reliés à vos fonctions réelles. Une conversation avec un modèle isolé ne couvre pas le chatbot connecté à votre base documentaire ni l'agent autorisé à modifier une commande.

L'autorisation reste une décision de l'application. Faites décrire les contrôles qui encadrent les documents retournés et les actions proposées. Préparez des jeux de test séparés par organisation et par rôle. Le pentest SaaS fournit le cadre de cette séparation ; le pentest API couvre les interfaces que l'agent peut appeler. Le test doit distinguer une réponse erronée d'un accès ou d'une action non autorisés.

Construire un environnement représentatif

Un llm pentest exige davantage qu'une clé d'accès au modèle. Décrivez la chaîne de traitement : récupération des documents, construction du contexte, mémoire de conversation, outils et destinations des sorties. Donnez au testeur des comptes dédiés et des documents de test. Si une fonction peut envoyer un message ou modifier une ressource, convenez d'une destination isolée et d'une procédure de remise en état.

Le périmètre doit identifier les actions permises. Demandez au cabinet de séparer les essais conversationnels, les tests d'accès et les opérations qui pourraient affecter le service. Les limites de consommation et les conditions d'arrêt se fixent au cadrage. Ne laissez pas une formule vague telle que « audit IA complet » masquer une fonction importante laissée hors mission.

• Identifier les modèles et leurs versions lorsqu'elles sont disponibles.
• Décrire les sources documentaires et leurs règles d'accès.
• Inventorier les outils, leurs permissions et les validations humaines.
• Prévoir des données de test qui permettent de reconnaître une fuite.

Comment évaluer un LLM dans un dossier de sécurité ?

Évaluez le comportement de l'application sur des scénarios définis, avec un résultat attendu et une preuve observable. Pour un pentest chatbot, demandez un jeu de cas reproductibles : compte utilisé, documents disponibles, conversation, appels d'outils et résultat. Conservez les paramètres utiles pour rejouer le cas. Si le comportement varie, demandez comment les répétitions sont documentées et quelle conclusion le cabinet tire de cette variabilité.

Cette évaluation de sécurité répond à une autre question que la qualité rédactionnelle ou l'exactitude générale des réponses. Le grand compte peut demander plusieurs évaluations ; faites les nommer séparément. Le rapport pentest doit présenter les limites observées et les conditions d'exécution. Évitez de transformer l'absence de constat sur les cas exécutés en garantie sur toutes les conversations possibles.

Préparer la consultation

Joignez une description des fonctions IA au cahier des charges pentest. Demandez une restitution qui permette à un développeur de corriger le problème au bon endroit : récupération documentaire, gestion des droits, validation d'une action ou traitement de sortie. Faites préciser la vérification après correction et la version concernée. La commande devient ainsi lisible pour votre équipe comme pour l'acheteur.